【课程汇总】2022年最新课程：影像组学、磁共振数据、脑电数据、脑电机器学习专题班

线上——近期脑课程汇总

课程内容	课程时间
脑电与机器学习专题实战班（Python版)	2022.01.20-2022.01.23
脑电数据分析技术实战班	2022.01.15-2022.01.19
磁共振数据分析技术基础班	2022.01.20-2022.01.23

01

脑电与机器学习专题实战班

（Python版)

2022.1.20—2022.1.23

人数：为保证学习质量，我们坚持小班教学模式，此次实战班限定人数为15人，报名敬请从速。

地点：腾讯直播费用：3500元/人（含资料费、学费）。课程安排

时间	课程名	具体内容
第1天 赵宗亚	内容1	机器学习基础	1. 机器学习中的基本概念、分类与回归、交叉验证等 2. 机器学习模型的评价指标 3. 机器学习在脑电中的应用 4. 机器学习的一般分析流程
静息态和任务态脑电特征介绍	1.脑电功率特征；2.脑电功能连接特征；3.脑电熵、复杂度特征；4.ERP成分幅度特征等等
内容2	Python编程基础	1.基本数据结构 2.程序流控制 3.脚本、函数以及类的编写 4.机器学习工具箱sklearn介绍
第2天 赵宗亚	内容1	一般线性回归原理及实战操作	1. 线性回归的基本概念 2. 损失函数、梯度下降与参数拟合 3. 基于Python的线性回归实战（以实际数据为例）
内容2	K近邻分类（KNN）与线性判别分析（LDA）原理及实战	1. KNN的基本原理 2. LDA的基本原理 3.基于Python的KNN和LDA分类实战（以实际数据为例）
特征降维操作之PCA和特征选择方法	1.PCA的基本原理 2.PCA实战操作 3.常用特征选择方法：相关、t检验、Fisher score等
第3天 李柄橙	内容1	Lasso回归, Ridge回归, ElasticNet回归	1.基于Python的Lasso回归原理及实践（以实际EEG数据为例） 2.基于Python的Ridge回归原理及实践操作（以实际EEG数据为例） 3.基于Python的ElasticNet回归基本原理及实践操作（以实际EEG数据为例）
内容2	SVM分类和支持向量回归（SVR）	1.SVM分类的基本原理、核函数的概念 2.基于Python的SVM分类实战（以实际数据为例） 3.支持向量回归SVR的原理 4.基于Python的SVR回归预测实战（以实际数据为例）
第4天 李柄橙	上午	朴素贝叶斯分类器	1.朴素贝叶斯分类器基本原理 2.基于Python的朴素贝叶斯分类器实战操作
下午	决策树与随机森林模型	1.决策树与Boosting算法基本原理 2.随机森林（Random Forest）原理介绍 3.基于Python的决策树和随机森林分类实战（以实际EEG数据为例）

02

脑电数据分析技术实战班

2022.01.15-2022.01.19

人数：为保证学习质量，我们坚持小班教学的模式，本次实战班限定人数为20人，报名敬请从速。

地点：腾讯会议直播费用：3500元/人（含资料费、学费）。课程安排

时间	课程名	具体内容
第1天	内容1	脑电基础知识及Matlab编程基础	1.脑电产生机制、脑电节律、脑电导联、脑电伪迹、脑电参考方案及转换、ERP成分简介 2.Matlab编程基础介绍
内容2	EEG/ERP预处理（EEGLAB工具包）	1.EEGLAB工具包的安装与介绍 2.EEGLAB的使用：导入数据、电极定位、选择电极、重参考、坏道插补、ICA去噪、分段 2.编程实现EEG/ERP的批量预处理
第2天	内容1	ERP时域分析	1.单个被试和组平均ERP波形的计算和绘制 2.ERP脑地形图的绘制 3.ERP潜伏期、幅度的测量
内容2	ERP时域结果的统计与报告	1.不同条件间ERP统计比较 2.ERP与行为学数据相关分析 3.结果呈现与报告
第3天	内容1	EEG的功率谱（PSD）计算	1.傅里叶变换基础 2.直接法求解PSD 3.改进直接法求PSD 4.计算EEG的PSD需要注意的事项
基于短时傅里叶变换STFT的时频分析	1.STFT的基本原理 2.Matlab编程实现STFT及代码讲解 3.STFT实战操作
内容2	基于小波变换的时频分析	1.小波分析基础 2.卷积定理 3.时频分析中Morlet小波参数的设置 4.编程实现基于Morlet小波变换的时频分析，以及代码讲解
第4天	内容1	时频分析的统计比较和结果输出	1.多重比较较正 2.非参数置换检验的概念 2.时频分析的非参数置换检验原理 3.编程实现及代码讲解、实战操作 4.统计结果的输出
内容2	脑电功能连接分析	1.相干分析（coherence） 2.基于相位的功能连接 3.基于Granger因果关系的有效/有向连接
脑功能连接的统计与画图	1.脑电中的容积导体问题及解决方法 2.基于边的统计及多重比较校正 3.画图及结果输出
第5天	内容1	ERP成分溯源定位及源空间上的统计比较	1.脑电溯源原理简介 2.Brainstorm溯源分析工具包的安装和使用 3.不同条件下ERP成分源空间的统计比较 4.结果的导出 5.脑电溯源实战操作
内容2	EEG/ERP溯源后提取源空间上ROI脑区的信号	1.Brainstorm中ROI脑区的定义方法 2.利用Brainstorm提取皮层ROI脑区的时间序列信号 3.实战操作

03

磁共振数据分析技术基础班

2022.01.20-2022.01.23

地点：通过网络直播形式进行，届时会在报名群中公布参与方式

费用：3500元/人（含资料费、学费）。早鸟价：2021年12月20日前报名成功的，优惠200。课程安排

时间	课程名称	主要内容
第1天 韩少强	内容1	fMRI基础	1.BOLD信号产生的基础 2.fMRI数据采集 3.fMRI数据一般结构
内容2	静息态fMRI数据预处理	1.fMRI数据预处理一般流程 2.常用处理软件介绍、安装和使用 3.数据整理、数据格式转换、图像查看等
内容3	静息态fMRI数据预处理实践	1.SPM工具包介绍 2.基于SPM的fMRI预处理实操 3.基于其他工具包的fMRI预处理实操
第2天 韩少强	内容1	静息态fMRI指标计算	1.低频振幅ALFF、局部功能一致性ReHo、功能连接FC等常用指标的计算
内容2	统计分析	1.统计分析：单样本T检验、双样本T检验、配对T检验、方差分析等 2.多重比较校正（FDR、GRF、Alphasim等）
内容3	结果的输出与汇总	1.基于xjview软件的结果呈现 2.基于MRIcron软件的结果呈现 3.最终结果的输出与呈现统计结果与行为学/临床数据的结合
第3天 王潇	内容1	FCD（Functional  connectivity density）	1.FCD原理和意义 2.FCD的基本流程 3.FCD的具体操作和注意事项
内容2	ICA独立成分分析	1.ICA的基本原理 2.GIFT工具包介绍、安装 3.基于GIFT的ICA分析
内容3	FNC（functional  network connectivity）分析基础和实战	1.FNC分析基本原理和意义 2.FNC分析一般流程 3.提取各网络时间序列 4.计算网络间功能连接 5.FNC结果统计分析 6.FNC结果输出与报告
第4天 王潇	内容1	VBM数据处理基础	1.脑结构分析及VBM分析原理介绍 2.VBM分析流程、操作步骤详解
内容2	VBM数据处理实战操作与结果呈现	1.VBM数据处理实战操作：包括数据转换、图像检查、预处理、指标提取； 2.统计分析、结果汇报与呈现

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